New Experimental Methods For modelling Canopy Problems
Notice bibliographique
Résumé
The challenge in large scale experimental fluid dynamics comes from the demand to develop simple methods that can measure and model movement of flexible objects and wind flow over large three-dimensional volumes with readily available equipment. Representing and modelling the flow around trees is challenging mainly because of the complexity and variability of trees. In this research different methods were tested in the novel Wind Engineering Energy and Environment (WindEEE) Dome facility at Western University, Canada to capture displacements of a moving single tree and flow velocities over a model forest edge in a three-dimensional form. The tested measuring methods use commonly available optical equipment and require little or no calibration prior to the experiments. The correlation between the wind force exerted on a single garden tree canopy and the resulted projected area as well as between the wind force and the crown displacement were determined using an infrared time-of-flight camera. Two spatial components of wind flow velocity over a modelled forest were measured using a digital camera, light projectors and tracer particles. A three-dimensional - two components colored flow visualization technique is also investigated. The calculated horizontal and vertical flow velocity components were compared with data measured with Cobra probes. The flow is compared with Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations and visualized in a three-dimensional form. The techniques prove to have a good accuracy, are easy to implement, are quantitative methods and come as an alternative to using complex laser-based measurement techniques.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».